파이썬으로 머신러닝하기: 분류 알고리즘 기초

파이썬으로 머신러닝하기: 분류 알고리즘 기초

머신러닝은 컴퓨터에게 데이터를 학습시켜 패턴을 찾거나 예측을 수행할 수 있는 기술입니다. 이 중에서도 분류 알고리즘은 가장 기본적이면서도 중요한 알고리즘입니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 활용하여 분류 알고리즘의 기초를 배워보겠습니다.

1. 데이터 탐색 및 전처리

분류 알고리즘을 적용하기 전에, 데이터의 특성을 탐색하고 필요한 전처리를 수행해야 합니다. 데이터 탐색을 위해 Pandas 라이브러리를 활용할 수 있으며, 전처리를 위해서는 Scikit-learn 라이브러리를 사용합니다.

1.1. 데이터 로딩

파이썬에서 데이터를 로딩하기 위해는 Pandas의 read_csv 함수를 사용할 수 있습니다. 아래는 데이터를 로딩하는 예제 코드입니다.

```python import pandas as pd

데이터 로딩

data = pd.read_csv('data.csv') ```

1.2. 데이터 탐색

데이터 탐색을 위해 가장 먼저 할 수 있는 것은 데이터의 개요를 살펴봄으로써 데이터에 대한 이해를 높이는 것입니다. 예를 들어, head 메소드를 사용하여 처음 5개의 행을 확인할 수 있습니다.

```python

처음 5개의 행 보기

print(data.head()) ```

또한, 데이터에 대한 기본 통계량을 확인할 수도 있습니다.

```python

기본 통계량 확인

print(data.describe()) ```

1.3. 데이터 전처리

데이터 전처리는 분류 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 필요한 작업입니다. 주요한 전처리 방법 중 하나는 결측치 처리입니다. 이를 위해 Pandas의 fillna 메소드를 사용할 수 있습니다.

```python

결측치 처리

data.fillna(data.mean(), inplace=True) ```

2. 분류 알고리즘의 종류

분류 알고리즘은 크게 지도 학습과 비지도 학습으로 나눌 수 있습니다. 지도 학습은 라벨이 있는 데이터를 학습하여 새로운 데이터를 분류하는 기법을 의미하며, 비지도 학습은 라벨이 없는 데이터의 패턴을 발견하는 기법을 의미합니다. 이번 포스팅에서는 지도 학습에 속하는 몇 가지 분류 알고리즘을 알아보겠습니다.

2.1. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)

로지스틱 회귀는 선형 함수와 시그모이드 함수를 결합하여 이진 분류 문제를 해결합니다. Scikit-learn의 LogisticRegression을 사용하여 로지스틱 회귀를 적용할 수 있습니다. 아래는 로지스틱 회귀를 사용하여 데이터를 분류하는 예제 코드입니다.

```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression

로지스틱 회귀 모델 학습

model = LogisticRegression() model.fit(Xtrain, ytrain)

예측 수행

ypred = model.predict(Xtest) ```

2.2. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors)

K-최근접 이웃은 새로운 데이터와 가장 가까운 k개의 이웃을 찾아서 다수결로 분류하는 알고리즘입니다. Scikit-learn의 KNeighborsClassifier를 사용하여 K-최근접 이웃을 적용할 수 있습니다. 아래는 K-최근접 이웃을 사용하여 데이터를 분류하는 예제 코드입니다.

```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

K-최근접 이웃 모델 학습

model = KNeighborsClassifier(nneighbors=5) model.fit(Xtrain, y_train)

예측 수행

ypred = model.predict(Xtest) ```

2.3. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)

서포트 벡터 머신은 데이터를 잘 나누는 최적의 경계를 찾는 알고리즘입니다. Scikit-learn의 SVC를 사용하여 서포트 벡터 머신을 적용할 수 있습니다. 아래는 서포트 벡터 머신을 사용하여 데이터를 분류하는 예제 코드입니다.

```python from sklearn.svm import SVC

서포트 벡터 머신 모델 학습

model = SVC() model.fit(Xtrain, ytrain)

예측 수행

ypred = model.predict(Xtest) ```

3. 모델 평가

분류 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서는 적절한 평가 지표를 사용해야 합니다. 일반적으로 사용되는 평가 지표로는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어 등이 있습니다. Scikit-learn의 classification_report를 사용하여 평가 지표를 계산할 수 있습니다. 아래는 로지스틱 회귀를 사용한 분류 모델의 평가 예제 코드입니다.

```python from sklearn.metrics import classification_report

평가 수행

print(classificationreport(ytest, y_pred)) ```

마무리

이번 포스팅에서는 파이썬을 활용하여 분류 알고리즘의 기초에 대해 알아보았습니다. 데이터 탐색, 전처리, 분류 알고리즘의 종류, 모델 평가에 대한 기초적인 내용을 다루었습니다. 머신러닝에 대한 추가적인 내용을 학습하고 응용하여 실제 문제를 해결해보세요. 좋은 결과를 기대해봅니다!